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百歐林講堂|評估單抗中的亞可見顆粒風險:結合QCM-D、機器學習與計算機模擬分析的洞見

更新時間:2025-12-19      點擊次數(shù):3189

評估單抗中的亞可見顆粒風險:結合QCM-D、機器學習與計算機模擬分析的洞見


報告內(nèi)容簡介


本研究利用耗散型石英晶體微天平(QCM-D)這一界面表征技術,結合計算模擬和實驗測得的理化性質,探究不同單克隆抗體在界面應力作用下亞可見顆粒(SVP)形成的顯著差異。


我們在硼硅酸鹽玻璃和高密度聚乙烯容器中進行了強制降解實驗,并通過震蕩和攪拌對15種單抗的SVP風險進行了排序。數(shù)據(jù)表明,抗體在固-液界面的吸附動力學與攪拌誘導的SVP強烈相關,而與震蕩誘導的SVP相關性較弱。


此外,我們利用自監(jiān)督式機器學習對流式成像顯微圖像中的SVP形貌進行了分析發(fā)現(xiàn),盡管兩種容器材料的表面化學性質不同,攪拌條件下產(chǎn)生的SVP形貌卻高度相似,而震蕩則導致形成獨特的顆粒形貌。


綜上,本研究展示了QCM-D與計算機模型在評估單抗可開發(fā)性及界面介導SVP形成傾向中的實用價值,為降低生物治療藥物開發(fā)中的SVP相關風險提供了一種有效策略。


評估單抗中的亞可見顆粒風險:結合QCM-D、機器學習與計算機模擬分析的洞見
報告人:王一博 博士
美國阿斯利康 劑型設計與開發(fā)部門 博士后研究員

王一博博士目前在美國阿斯利康劑型設計與開發(fā)部門擔任博士后研究員,運用其在化學和數(shù)據(jù)科學方面的專長,推動生物制藥研究的進展。

王一博博士畢業(yè)于弗吉尼亞大學,獲得化學博士學位(主攻超分辨顯微成像)及數(shù)據(jù)科學碩士學位。

博士期間,他圍繞細菌生物膜成像、圖像分割與追蹤開發(fā)創(chuàng)新方案;博士后階段,則結合機器學習與生物物理表征手段,專注于分析并解決單克隆抗體(mAb)的可開發(fā)性及亞可見顆粒(SVP)根本原因分析。

王一博博士在阿斯利康的博士后工作體現(xiàn)了他致力于拓展科學探索邊界,并通過跨學科方法推動生物制藥創(chuàng)新的決心。

報告時間:

2026年1月8日(星期四) 上午10點(北京時間)

報告平臺:

騰訊會議(會議號報名后另行通知)

報名方式:
 識別/掃描下方報名二維碼在線填寫
評估單抗中的亞可見顆粒風險:結合QCM-D、機器學習與計算機模擬分析的洞見

QSense QCM-D技術簡介:

QSense 耗散型石英晶體微天平技術(QCM-D)是一種表界面敏感的方法,可實時、在線、原位洞察納米尺度上的分子-表面相互作用。

QSense 技術提供了一種*、可重復、快速評估生物制藥穩(wěn)定性和材料兼容性的方法,可以檢測生物制藥品與制造、儲存和管理相關材料之間的相互作用,對抗體和輔料的表面吸附情況進行評估,主動識別潛在的不兼容性或穩(wěn)定性問題可能發(fā)生的時間和原因,提前指示實際結果,可以使您能夠主動緩解風險,實現(xiàn)更順暢的開發(fā)流程。

 

利用QSense技術,您可以研究:


 

QSense QCM-D技術能夠評估可能發(fā)生在生物制藥藥品開發(fā)的整個生命周期中的表面吸附/解吸附過程以及吸附層的結構變化。

 

  • 在不同表面材料上抗體的吸附量是多少?
  • 分子在材料表面是如何排列的?
  • 哪些表面可能會引起不兼容性問題?
  • 藥物賦形劑如何影響抗體的吸附?
  • 濃度、pH值、溫度、表面材料或表面活性劑類型的變化會如何影響吸附量?

相關芯片表面:

百歐林可提供覆蓋生物制藥常見材料的芯片表面,包括PS(聚苯乙烯)、AF(無定形氟聚合物)、PVC(聚氯乙烯)、PC(聚碳酸酯)、PMP(聚甲基戊烯)、PE(聚乙烯)、HDPE(高密度聚乙烯)、LDPE(低密度聚乙烯)、LLDPE(線性低密度聚乙烯)、PP(聚丙烯)、PES(聚醚砜)、PU(聚氨酯)、PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)、EVA(乙烯-醋酸乙烯共聚物)、COP(環(huán)烯烴聚合物)、COC(環(huán)烯烴共聚物)、PDMS(聚二甲基硅氧烷(硅油)),PVDF(聚偏氟乙烯)以及多種不銹鋼、玻璃醫(yī)用合金等,歡迎來電來信垂詢。


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